分布式驱动电动汽车行驶状态估计与转矩节能优化研究

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随着目前能源短缺和尾气排放等环境问题的日益恶化,采用清洁可再生能源作为汽车能量来源的诉求也逐渐凸显,纯电动汽车成为我国新能源汽车的发展方向。利用四个轮毂电机直接驱动的分布式驱动电动汽车依赖其自身技术优势和发展前景,近些年来得到了政府的支持和科研人员的广泛关注。本文以四轮轮毂电机独立驱动的分布式驱动电动汽车为研究对象,针对分布式驱动电动汽车的纵向力估计和转矩节能优化分配开展研究工作。在某款纯电动汽车原型上进行了分布式驱动系统的改装,基于快速原型实现了整车控制系统的设计及信息传递路径的匹配。搭建了电动汽车的CarSimSimulink联合仿真平台,建立了Carsim整车模型、轮毂电机转矩输出模型、车速跟踪模型等模块。根据轮毂电机特性试验数据,提出采用子空间辨识算法进行轮毂电机模型参数的辨识,并验证了辨识模型精确性。提出了电驱动轮模型并将其应用到汽车纵向力估计中,考虑到电驱动轮模型含有未知输入的情况,采用模型降阶的方法实现了未知输入的解耦,结合卡尔曼滤波和未知输入观测器提出了一种最优的纵向力估计方法,进行了仿真分析和底盘测功机道路模拟试验,验证了所设计的纵向力观测方法在估计精度、实时性和抗干扰能力上的优越性。建立了三自由度车辆动力学模型和轮胎模型,利用所设计的纵向力观测器,结合强跟踪卡尔曼滤波(Strong tracking Kalman filter,STF)算法,提出了一种车辆行驶状态联合估计方法。在Carsim和Simulink联合仿真平台上进行仿真验证和分析,结果表明,相比EKF,STF算法在估计精度与实时性上都具有更好的表现。根据轮毂电机台架试验数据分析了轮毂电机的驱动效率特性,结合分布式驱动电动汽车的控制系统分析了转矩节能优化分配的可行性。利用模糊控制器设计了一种整车多目标转矩节能优化分配算法,该算法通过实时优化分配驱动电机转矩实现节能的目的。与此同时,进行了ECE城市道路循环工况的仿真试验和实车道路试验,验证了所提出的转矩节能优化分配算法在提高整车能量利用率和车辆经济性上具有较好的效果。
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